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pythonpandas库DataFrame和列操作使用方法示例

用pandasDataFrame时选取或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w'列,使用类字典属性,返回是Series类型 data.w #选择表格'w'列,使用点属性,返回是Series类型 data[['w']] #选择表格'w'列,返回DataFrame...(1) #返回DataFrame第一 最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名列,且该列也用不到,一般是索引列被换掉后导致,有强迫症看着难受,这时候dataframe.drop...,至于这个原理,可以看下前面的操作。...github地址 到此这篇关于pythonpandas库DataFrame和列操作使用方法示例文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 特定

pandas.core.frame.DataFrame; 生成一个随机数数组; 将这个随机数数组与 DataFrame 数据列合并成一个新 NumPy 数组。...data = {'label': [1, 2, 3, 4]} df = pd.DataFrame(data) 这两代码创建了一个包含单列数据 DataFrame。...然后使用 pd.DataFrame (data) 将这个字典转换成了 DataFrame df。在这个 DataFrame ,“label” 作为列名,列表元素作为数据填充到这一列。...print(random_array) print(values_array) 上面两代码分别打印出前面生成随机数数组和从 DataFrame 提取出来值组成数组。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 特定值,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本数据处理和数组操作。

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VBA程序:加粗单元格求和

标签:VBA 下面的VBA自定义函数演示了如何对应用了粗体格式单元格求和。...在VBE,插入一个标准模块,在其中输入下面的代码: Public Function SumBold( _ ParamArray vInput() As Variant) As Variant...ErrHandler: '检查是否溢出 If Err.Number = 6 Then SumBold = CVErr(xlErrNum) Resume Continue End Function 注意,当求和单元格区域中单元格格式发生更改时...这意味着,仅对求和单元格区域中单元格设置加粗格式,使用该自定义函数求和值不会改变,除非按F9键强制计算,或者在工作表输入内容导致工作表重新计算。...这个程序也提供了一个模板,可以稍作修改对其它格式设置单元格来求和

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Excel公式技巧84:混合数据数值求和

如下图1所示,在列A存在文本、数值和空单元格。现在,想要求头3个出现数字之和,也就是说,求单元格A510000、A142000、A201000这3个数字之和。 ?...图1 我们一眼就可以看出这3个数字是该列首先出现前3个数字,但Excel不知道。如何使用公式来求得这3个数字之和呢?可以使用下面的数组公式实现。...在单元格D2输入下面的数组公式: =SUM(SUM(OFFSET(A1,SMALL(IF(ISNUMBER(A2:A100),ROW(A2:A100)),{1,2,3})-1,))) 结果如下图2所示...传递到最外层SUM函数: SUM(10000, 2000, 1000) 得到13000。 有点难以理解!...其实,尽可能让数据符合Excel特点,合理布局,往往会给数据分析带来便利,而不必像上面那样,费尽心力编写冗长且难以理解数组公式了。

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【疑惑】如何从 Spark DataFrame 取出具体某一

如何从 Spark DataFrame 取出具体某一?...根据阿里专家SparkDataFrame不是真正DataFrame-秦续业文章-知乎[1]文章: DataFrame 应该有『保证顺序,行列对称』等规律 因此「Spark DataFrame 和...我们可以明确一个前提:Spark DataFrame 是 RDD 扩展,限于其分布式与弹性内存特性,我们没法直接进行类似 df.iloc(r, c) 操作来取出其某一。...但是现在我有个需求,分箱,具体来讲,需要『排序后遍历每一及其邻居比如 i 与 i+j』,因此,我们必须能够获取数据某一! 不知道有没有高手有好方法?我只想到了以下几招!...1/3排序后select再collect collect 是将 DataFrame 转换为数组放到内存来。但是 Spark 处理数据一般都很大,直接转为数组,会爆内存。

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浅谈pandas dataframe除数是零处理

如下例 data2[‘营业成本率'] = data2[‘营业成本本年累计']/data2[‘营业收入本年累计']*100 但有营业收入本年累计为0情况, 则营业成本率为inf,即无穷大,而需要在表中体现为零...BarChart3D from openpyxl.chart import label, BarChart3D, BarChart, Reference import numpy as np 也可以采用函数和apply方式...= 0,'三项费用完成比例本月数'] = data2['三项费用合计本月数']/data2['任务指标三项费用']*100 解决过除数为0情况,但最上面的例子,却怎么也不认,一直提示错误,不知道是什么原因...到此这篇关于浅谈pandas dataframe除数是零处理文章就介绍到这了,更多相关pandas dataframe除数是零内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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pandas按按列遍历Dataframe几种方式

遍历数据有以下三种方法: 简单对上面三种方法进行说明: iterrows(): 按遍历,将DataFrame每一迭代为(index, Series),可以通过row[name]元素进行访问。...itertuples(): 按遍历,将DataFrame每一迭代为元祖,可以通过row[name]元素进行访问,比iterrows()效率高。...iteritems():按列遍历,将DataFrame每一列迭代为(列名, Series),可以通过row[index]元素进行访问。...(inp) print(df) 1 2 3 4 5 6 按遍历iterrows(): for index, row in df.iterrows(): print(index) # 输出每行索引值...1 2 row[‘name’] # 对于每一,通过列名name访问对应元素 for row in df.iterrows(): print(row[‘c1’], row[‘c2’]) #

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PythonDataFrame模块学

删除重复数据   import pandas as pd   norepeat_df = df.drop_duplicates(subset=['A_ID', 'B_ID'], keep='first...=‘first'时,就是保留第一次出现重复   # keep='last'时就是保留最后一次出现重复。   ...1 1 wang   # 2 2 li   print(data.columns.values.tolist())   # ['ID', 'name']   获取DataFrame名   import...异常处理   过滤所有包含NaN   dropna()函数参数配置参考官网pandas.DataFrame.dropna   from numpy import nan as NaN   import...'表示去除列   # how: 'any'表示或列只要含有NaN就去除,'all'表示或列全都含有NaN才去除   # thresh: 整数n,表示每行或列至少有n个元素补位NaN,否则去除

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(六)Python:PandasDataFrame

1, stop=4, step=1) 值 [['aaaa' '4000']  ['bbbb' '5000']  ['cccc' '6000']]         除了进行查看,我们还能简单索引和列索引进行修改...print(frame.iloc[0:2, 0]) # 第零和第一第零列(第一个0可省略) print(frame.iloc[0:2]) # 少了第二个参数,就会输出所有列 print...2    5000 3    6000 Name: pay, dtype: object 取得第零和第一第零列 1    xiaoming 2    xiaohong Name:...        删除数据可直接用“del 数据”方式进行,但这种方式是直接原始数据操作,不是很安全,pandas 可利用 drop()方法删除指定轴上数据,drop()方法返回一个新对象,不会直接修改原始数据...对象修改和删除还有很多方法,在此不一一列举,有兴趣同学可以自己去找一下 统计功能  DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息          DataFrame有非常强大统计功能,它有大量函数可以使用

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Python - 字典求和

Python 提供了各种预定义数据结构,包括列表、元组、映射、集合、堆和阵容。这些组件在每种编程语言中都至关重要。在这篇文章,我们将专注于用于保存关键信息词典。...地图是Python一个关键数据组件,它使人们能够存储密钥和数据。这些可与各种编程框架关联数组相媲美。这些旨在快速保存和访问数据。在参考书中,元素应该是不同。相反,元素可以属于任何数据类别。...将字典链接到特定值相加需要提取与指定键匹配值。 语法 sum_of_values = sum(dictionary[key]) “字典”:应从中提取值字典名称。...一旦迭代完成了“my_dict”中键和值之间整个关联,循环就会得出结论。然后,程序继续到脚本后续。它显示包含在“total_sum”变量结果。...在此特定示例,与标识符“a”链接这些值为“[1, 5]”。该程序计算给定数字总和,得出“半打”。因此,脚本生成结果应为数字“6”。

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